学習手法 SupCon：対照学習を教師有り学習に拡張(2/2)
１．SupCon：対照学習を教師有り学習に拡張(2/2)まとめ ・SupConは他の手法と比較して様々なデータセットでtop1精度を一貫して向上させる ・SupConはAutoAugment、RandAugment、およびCutMixを一貫...
学習手法
学習手法 学習手法 SupCon：対照学習を教師有り学習に拡張(1/2)
１．SupCon：対照学習を教師有り学習に拡張(1/2)まとめ ・自己教師あり特徴表現学習は対照学習を応用する事でより大幅に進歩した ・アンカー画像とマッチしないネガティブ画像を選択する際に問題があった ・SupConは教師有り学習のラベル...
学習手法 RetinaGAN：シミュレーション環境から現実世界への転移を一般化(2/2)
１．RetinaGAN：シミュレーション環境から現実世界への転移を一般化(2/2)まとめ ・RL-CycleGAN は「タスクレベルの物体認識」を使用してsim-to-realギャップを超える ・RetinaGANは「ロボットの物体認識」に...
学習手法 RetinaGAN：シミュレーション環境から現実世界への転移を一般化(1/2)
１．RetinaGAN：シミュレーション環境から現実世界への転移を一般化(1/2)まとめ ・シミュレーションを使ってロボットを学習させると効率的だが現実世界への転移が難しい ・GANを使ってシミュレーション画像を現実画像に変換したいが変な変...
学習手法 XMC-GAN：クロスモーダルな対照学習でテキストから画像を生成(2/2)
１．XMC-GAN：クロスモーダルな対照学習でテキストから画像を生成(2/2)まとめ ・XMC-GAN は各データセットで最先端のスコアを実現し他の手法より評価者に好まれた ・特により複雑なOpenImagesでもXMC-GAN は高品質の...
学習手法 XMC-GAN：クロスモーダルな対照学習でテキストから画像を生成(1/2)
１．XMC-GAN：クロスモーダルな対照学習でテキストから画像を生成(1/2)まとめ ・テキストの説明文から画像を生成する合成タスクは最近大きな注目を集めている ・従来の画像合成手法はGANを使うケースが多いがモード崩壊などの問題を抱える ...
学習手法 KELM：ナレッジグラフを言語モデルの事前トレーニング資料に統合
１．KELM：ナレッジグラフを言語モデルの事前トレーニング資料に統合まとめ ・大規模な自然言語処理モデルは、インターネットから取得した自然言語の資料を活用する ・自然言語のテキストだけでは、知識の範囲が限られるため他の情報源もある事が望まし...
モデル DeformableRavens：変形可能な物体を操作することを学ぶ(2/2)
１．DeformableRavens：変形可能な物体を操作することを学ぶ(2/2)まとめ ・硬い物体の再配置研究に使用したTransporter Networkに目標条件付けを統合 ・バッグを開いて物をいれるなど柔軟に指定された形状を操作で...
モデル DeformableRavens：変形可能な物体を操作することを学ぶ(1/2)
１．DeformableRavens：変形可能な物体を操作することを学ぶ(1/2)まとめ ・ロボットに硬い物体を掴ませる研究は多いが変形可能な物体を対象とした研究は多くない ・変形可能な物体を操作するためには物体の輪郭を指定する必要がありこ...
学習手法 RecSim NG：柔軟で規模拡大可能で微分可能なシミュレーション付き推薦システム(2/2)
１．RecSim NG：柔軟で規模拡大可能で微分可能なシミュレーション付き推薦システム(2/2)まとめ ・シミュレーションの並行実行は簡単ではないためTFのAutoGraphなど最適化の利用が重要 ・RecSim NGにより複雑なマルチエー...
学習手法 RecSim NG：柔軟で規模拡大可能で微分可能なシミュレーション付き推薦システム(1/2)
１．RecSim NG：柔軟で規模拡大可能で微分可能なシミュレーション付き推薦システム(1/2)まとめ ・推薦システムは広く利用されているが公平なサービスを提供するために多くの課題がある ・推薦システムで強化学習アルゴリズムを利用すためシミ...
学習手法 HPP：ロボット同士が待ち合わせできるようにするモデルベース強化学習(3/3)
１．HPP：ロボット同士が待ち合わせできるようにするモデルベース強化学習(3/3)まとめ ・HPPを使用すると、エージェントは軌道を予測して調整し、調整ミスを回避できる ・HPPは追加のトレーニングなしで現実の世界に直接転移させる事が出来る...